R - 数据框

R - 使用 Tidyverse 的现代数据帧

数据帧是 R 存储表格数据的主要结构。可以将其视为电子表格或数据库表，其中列代表变量，行代表观测值。列可以包含不同的数据类型（例如，数字、文本、日期）。

现代 R 生态系统，特别是 tidyverse，引入了 tibble，这是一种下一代数据帧。Tibbles 更用户友好：它们打印效果更好，避免更改变量名，并且默认情况下永远不会将字符串转换为因子。对于所有新的数据分析项目，强烈建议使用 tibbles。

创建现代数据帧 (Tibble)

我们将使用 tibble 包（tidyverse 的一部分）中的 tibble() 函数。

# 首先，确保已安装并加载 tidyverse
# install.packages("tidyverse")
library(tibble)

# 创建一个 tibble
emp_data <- tibble(
  emp_id = 1:5,
  emp_name = c("Rick", "Dan", "Michelle", "Ryan", "Gary"),
  salary = c(623.3, 515.2, 611.0, 729.0, 843.25),
  start_date = as.Date(c("2012-01-01", "2013-09-23", "2014-11-15", "2014-05-11", "2015-03-27"))
)

# 打印 tibble。注意输出整洁！
print(emp_data)

执行此代码会生成整洁的格式化输出：

# A tibble: 5 × 4
  emp_id emp_name salary start_date
   <int> <chr>     <dbl> <date>
1      1 Rick       623. 2012-01-01
2      2 Dan        515. 2013-09-23
3      3 Michelle   611  2014-11-15
4      4 Ryan       729  2014-05-11
5      5 Gary       843. 2015-03-27

检查数据帧的结构

基础 R 的 str()（结构）和 summary() 函数仍然完美运行。然而，tidyverse 提供了 glimpse()，它提供了一个紧凑且高度可读的摘要。

library(dplyr) # glimpse 在 dplyr 包中

# 使用 glimpse() 获取结构
glimpse(emp_data)

glimpse() 的输出旨在方便阅读：

Rows: 5
Columns: 4
$ emp_id     <int> 1, 2, 3, 4, 5
$ emp_name   <chr> "Rick", "Dan", "Michelle", "Ryan", "Gary"
$ salary     <dbl> 623.30, 515.20, 611.00, 729.00, 843.25
$ start_date <date> 2012-01-01, 2013-09-23, 2014-11-15, 2014-05-11, 2015-03-27

使用 `dplyr` 操纵数据

dplyr 包提供了一套强大且直观的动词，用于数据操作。我们经常使用管道运算符 |>（或 %>%）将这些动词链接在一起。管道将其左侧表达式的结果作为第一个参数传递给其右侧的函数。

使用 `select()` 选择列

# 加载 dplyr
library(dplyr)

# 选择特定列
name_and_salary <- emp_data |>
  select(emp_name, salary)

print(name_and_salary)

使用 `filter()` 筛选行

# 查找薪水超过 700 的员工
high_earners <- emp_data |>
  filter(salary > 700)

print(high_earners)

使用 `mutate()` 添加/修改列

# 添加新的部门列和计算出的奖金列
emp_data_expanded <- emp_data |>
  mutate(
    dept = c("IT", "Operations", "IT", "HR", "Finance"),
    bonus = salary * 0.10
  )

print(emp_data_expanded)

使用 `bind_rows()` 添加行

# 创建一个新的 tibble，包含新员工数据
new_hires <- tibble(
  emp_id = 6:7,
  emp_name = c("Rasmi", "Pranab"),
  salary = c(578.0, 722.5),
  start_date = as.Date(c("2023-05-21", "2023-07-30")),
  dept = c("IT", "Operations")
)

# 组合原始数据和新数据
# bind_rows 比 rbind() 更安全
all_employees <- bind_rows(emp_data_expanded, new_hires)

print(all_employees)

综合运用：一个 `dplyr` 工作流程

dplyr 的真正强大之处在于通过链式操作以可读的方式执行复杂查询。让我们找出 IT 部门中在 2013 年之后入职的员工姓名。

it_employees_post_2013 <- all_employees |>
  filter(dept == "IT", start_date > as.Date("2013-12-31")) |>
  select(emp_name, salary)

print(it_employees_post_2013)

这个可读的命令链产生了最终的、经过筛选的结果：

# A tibble: 2 × 2
  emp_name salary
  <chr>     <dbl>
1 Michelle    611
2 Rasmi       578

进一步学习

这仅仅是个开始！掌握 dplyr 的下一步包括学习如何对数据进行分组和汇总：

group_by()：按一个或多个变量对数据进行分组，以便后续操作针对每个组单独执行。
summarise()：将每个组折叠成一行，计算诸如均值、总和或计数等汇总统计量。
arrange()：按一个或多个列对数据行进行排序。

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创建现代数据帧 (Tibble)

检查数据帧的结构

使用 dplyr 操纵数据

使用 select() 选择列

使用 filter() 筛选行

使用 mutate() 添加/修改列

使用 bind_rows() 添加行

综合运用：一个 dplyr 工作流程